3 усъвършенствани структури от данни, които всеки програмист трябва да знае

Ще откриете, че използването на структури от данни е доста често срещано явление като програмист, така че владеенето на основни структури от данни като двоични дървета, стекове и опашки е жизненоважно за вашия успех.

Но ако искате да подобрите уменията си и да се откроите от тълпата, ще искате да се запознаете и с усъвършенстваните структури от данни.

Усъвършенстваните структури от данни са основен компонент на науката за данни и помагат за изчистване на неефективното управление и осигуряват съхранение на големи набори от данни. Софтуерните инженери и учените за данни постоянно използват усъвършенствани структури от данни за проектиране на алгоритми и софтуер.

Прочетете, докато обсъждаме усъвършенстваните структури от данни, за които всеки разработчик трябва да знае.

1. Купчината на Фибоначи

Ако вече сте отделили време за изучаване на структури от данни, трябва да сте запознати с двоичните купища. Купчините на Фибоначи са доста сходни и следват мин. купчина или макс. купчина Имоти. Можете да мислите за купчина на Фибоначи като колекция от дървета, където възелът на минималната или максималната стойност винаги е в корена.

Купата също изпълнява свойството на Фибоначи, така че възел н ще има поне F(n+2) възли. В рамките на купчина на Фибоначи корените на всеки възел са свързани заедно, обикновено чрез кръгъл, двойно свързан списък. Това прави възможно изтриването на възел и свързването на два списъка само за O(1) време.

Свързани: Ръководство за начинаещи за разбиране на опашките и приоритетните опашки

Купчините на Фибоначи са много по-гъвкави от двоичните и биномните купчини, което ги прави полезни в широк спектър от приложения. Те обикновено се използват като приоритетни опашки в алгоритъма на Dijkstra, за да се подобри значително времето за работа на алгоритъма.

2. AVL дърво

AVL (Adelson-Velsky и Landis) дървета са самобалансиращи се двоични дървета за търсене. Стандартните дървета за двоично търсене могат да бъдат изкривени и да имат времева сложност в най-лошия случай от O(n), което ги прави неефективни за приложения в реалния свят. Самобалансиращите се дървета автоматично променят структурата си, когато свойството на балансиране е нарушено.

В AVL дърво всеки възел съдържа допълнителен атрибут, който съдържа неговия балансиращ фактор. Коефициентът на баланс е стойността, получена чрез изваждане на височината на лявото поддърво от дясното поддърво в този възел. Самобалансиращото се свойство на дървото AVL изисква коефициентът на баланс винаги да бъде -1, 0 или 1.

Ако свойството на самобалансиране (коефициент на баланс) е нарушено, дървото на AVL завърта своите възли, за да запази балансиращия фактор. AVL дървото използва четири основни завъртания – завъртане надясно, завъртане наляво, завъртане наляво-надясно и завъртане надясно-ляво.

Самобалансиращото се свойство на AVL дърво подобрява неговата времева сложност в най-лошия случай само до O(logn), което е значително по-ефективно в сравнение с производителността на дървото за двоично търсене.

3.Червено-черно дърво

Червено-черното дърво е друго самобалансиращо се двоично дърво за търсене, което използва допълнителен бит като свойство за самобалансиране. Битът обикновено се нарича червен или черен, откъдето идва и името Червено-черно дърво.

Всеки възел в червено-черен е червен или черен, но основният възел винаги трябва да е черен. Не може да има два съседни червени възела и всички листни възли трябва да са черни. Тези правила се използват за запазване на самобалансиращото се свойство на дървото.

Свързани: Алгоритми, които всеки програмист трябва да знае

За разлика от дърветата за двоично търсене, червено-черните дървета имат приблизително O(logn) ефективност, което ги прави много по-ефективни. Въпреки това, AVL дърветата са много по-балансирани поради окончателно самобалансиращо свойство.

Подобрете своите структури от данни

Познаването на усъвършенствани структури от данни може да направи голяма разлика в интервютата за работа и може да бъде факторът, който ви отделя от конкуренцията. Други разширени структури от данни, които трябва да разгледате, включват n-дървета, графики и несвързани множества.

Идентифицирането на идеална структура от данни за даден сценарий е част от това, което прави добрия програмист страхотен.

6 структури от данни, които всеки програмист трябва да знае

Структурите от данни са основен елемент в софтуерното инженерство. Ето някои важни структури от данни, които всеки програмист трябва да знае.

Прочетете Следващото

За автора